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文檔簡介
1、在現(xiàn)實(shí)問題中,復(fù)雜系統(tǒng)隨處可見,通常,復(fù)雜系統(tǒng)都涉及許多變量,例如氣候系統(tǒng)。在現(xiàn)實(shí)情形,由于這些系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)非常錯(cuò)綜復(fù)雜,所能得到的信息也不夠完整準(zhǔn)確,往往很難建立精確的解析模型,對此類系統(tǒng),往往通過對系統(tǒng)進(jìn)行觀察或者觀測所得的時(shí)間序列進(jìn)行分析。 為了充分利用對氣候系統(tǒng)進(jìn)行定時(shí)觀測而積累的關(guān)于它過去和現(xiàn)在情況的大量數(shù)據(jù),本文結(jié)合單變量狀態(tài)空間重構(gòu)和傳統(tǒng)研究中多要素分析的思路,提出了短期氣候預(yù)測的一種多維變量時(shí)間序列的新模型,建立了
2、一種客觀的綜合多要素的狀態(tài)空間預(yù)報(bào)法。 本文通過相空間重構(gòu)技術(shù),及G-P算法在MATLAB中的實(shí)現(xiàn),求解出了氣候時(shí)間序列的關(guān)聯(lián)維數(shù)和Lyapunov指數(shù),并以氣候時(shí)間序列的預(yù)報(bào)為算例,系統(tǒng)的提出了兩種非線性時(shí)間序列的預(yù)報(bào)方法:鄰域線性相似預(yù)報(bào)和Lyapunov指數(shù)預(yù)報(bào)分析方法。通過單變量時(shí)間序列和多變量時(shí)間序列的預(yù)測誤差比較,結(jié)果表明多變量重構(gòu)相空間技術(shù)的預(yù)測效果相對于單變量重構(gòu)有很大提高。文章的最后指出了這一方法在氣候預(yù)測中的
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